애플리케이션에서 모델 업데이트 사용

개요

CoreML 및 TensorFlow Lite와 같은 온디바이스 기계 학습(ML)의 도입으로 모바일 앱은 이제 디바이스가 오프라인 상태인 경우에도 디바이스에서 ML 오퍼레이션(예: 이미지 인식, 음성-문자 변환)을 수행할 수 있습니다. 기계 학습 모델의 중요한 특성은 계속해서 진화한다는 것입니다. 디바이스에서 이 모델을 최신 버전으로 업데이트하는 것은 모바일 앱의 성공을 위해 매우 중요합니다.

이 요구사항에 맞추어 IBM Mobile Foundation에 모델 업데이트 기능이 도입되었습니다. Mobile Foundation 애플리케이션은 이제 ML 모델을 임베드할 수 있으며 “방송을 통해” 새 버전으로 업데이트될 수 있습니다. 그러므로 조직은 일반 사용자가 항상 업데이트된 AI 모델을 사용하는지 확인할 수 있습니다.

모델 버전을 애플리케이션에 전송하려면 최신 모델을 zip 형식으로 압축하십시오. 이 .zip은 MobileFirst 오퍼레이션 콘솔의 기계 학습 탭에서 업로드될 수 있습니다. 그러면 모델 업데이트는 애플리케이션이 downloadModelUpdate API를 호출할 때마다 활성화됩니다.

지원되는 플랫폼: 현재 모델 업데이트는 iOS에만 지원됩니다.

중요 사항

• 모델 업데이트는 Apple의 CoreML Model 또는 Google의 TensorFlow Model과 같이 인공 지능(AI) 모델만 업데이트합니다.

다음으로 이동:

• 모델 업데이트의 작업 방식
• 모델 패키지 작성 및 배치
• 업데이트 호출

모델 업데이트의 작업 방식

모델은 오프라인에서 우선 사용할 수 있도록 초기에 애플리케이션과 함께 패키지되어 있습니다. 그런 다음 애플리케이션은 downloadModelUpdate API가 호출될 때마다 MobileFirst Server에 대한 업데이트 항목이 있는지 확인합니다.

모델 업데이트 후 downloadModelUpdate API는 다운로드된 모델의 위치를 리턴하고 이 위치는 업데이트가 수행될 때마다 업데이트됩니다.

버전화

모델 업데이트는 특정 애플리케이션 버전에만 적용됩니다. 즉 특정 애플리케이션 버전 2.0에 대해 생성된 업데이트를 동일한 애플리케이션의 다른 버전에 적용할 수 없습니다.

모델 패키지 작성 및 배치

모델의 최신 버전 또는 업데이트 버전이 사용 가능한 경우 모델 파일을 MobileFirst Server에 업로드하려면 다음 단계를 따르십시오.

단계:

1. 하나 이상의 기계 학습 모델 파일(예: .mlmodel)의 .zip 아카이브를 작성하십시오.
2. MobileFirst Operations Console을 열고 왼쪽 패널의 애플리케이션 항목을 클릭하십시오.
3. 기계 학습 탭으로 이동하고 모델 아카이브 업로드를 클릭하여 패키지된 모델을 업로드하십시오.

업데이트 호출

애플리케이션의 모델 업데이트는 다음 API를 호출하여 확인할 수 있습니다.

iOS

 WLClient.sharedInstance().downloadModelUpdate(completionHandler: CompletionHandler, showProgressBar: Boolean);

참고: 이 API는 ObtainAccessToken 또는 WLResourceRequest API를 사용하여 동시에 호출될 수 없습니다.

일반적으로 애플리케이션 개발자는 애플리케이션 시작 중에 이 API를 호출해야 합니다.

다운로드에 성공하거나 이전에 다운로드된 패키지에 대한 경로가 리턴된 경우 downloadModelUpdate API는 다음 상태 코드 중 하나와 다운로드된 패키지에 대한 링크를 리턴합니다.

마지막 상태는 다음 코드 중 하나입니다.

보안 모델 업데이트

기본적으로 사용 안함으로 설정되는 보안 모델 업데이트를 사용하는 경우 써드파티 공격자가 MobileFirst Server 또는 CDN(Content Delivery Network)에서 클라이언트 애플리케이션으로 전송되는 모델을 변경하는 것을 방지합니다.

모델 업데이트 신뢰성을 사용으로 설정하려면 다음을 수행하십시오.

선호하는 도구를 사용하여 MobileFirst Server 키 저장소에서 공개 키를 추출하고 base64로 변환하십시오.
이렇게 하여 생성되는 값은 다음과 같이 사용되어야 합니다.

1. 클라이언트 애플리케이션에서 mobilefirst 구성 파일(즉, iOS용 mfpclient.plist 및 Android용 mfpclient.properties)을 여십시오.
2. wlSecureModelUpdatePublicKey라고 하는 새 키 값을 추가하십시오.
3. 해당 키에 적합한 공개 키를 제공하고 저장하십시오.

향후 클라이언트 애플리케이션에 대한 모델 업데이트 전달이 모델 업데이트 신뢰성에 의해 보호됩니다.

업데이트된 키 저장소 파일로 애플리케이션 서버를 구성하려면 보안 모델 업데이트 구현을 참조하십시오.

개발, 테스트 및 프로덕션에서 모델 업데이트

개발 및 테스트 용도의 경우 개발자는 일반적으로 단순히 개발 서버에 아카이브를 업로드하여 모델 업데이트를 사용합니다. 이 프로세스는 쉽게 구현할 수 있지만 모델이 전송 중에 또는 디바이스에 다운로드된 후에 변조될 수 있으므로 그다지 안전하지는 않습니다.

프로덕션 또는 프리프로덕션 테스트 단계(Phase)의 경우에는 애플리케이션을 앱 스토어에 공개하기 전에 보안 모델 업데이트를 구현할 것을 적극 권장합니다. 보안 모델 업데이트를 사용하려면 CA 서명 서버 인증서에서 추출된 RSA 키 쌍이 필요합니다.

참고: 애플리케이션이 공개된 후에 키 저장소 구성을 수정하지 않도록 주의하십시오. 새 공개 키로 애플리케이션을 재구성하고 애플리케이션을 다시 공개하지 않는 경우 다운로드된 업데이트는 더 이상 인증될 수 없습니다. 이 단계를 수행하지 않으면 클라이언트에서 모델 업데이트가 실패합니다.

보안 모델 업데이트에서 자세히 알아보십시오.

모델 업데이트 데이터 전송률

최적의 조건에서 단일 MobileFirst Server는 초당 250MB의 속도로 데이터를 클라이언트에 푸시할 수 있습니다. 더 빠른 속도가 필요한 경우 클러스터 또는 CDN 서비스를 고려하십시오.